Сочинение на тему Прогнозирование, предотвращение и анализ оттока клиентов в телекоммуникационной отрасли
- Опубликовано: 01.09.2020
- Предмет: Бизнес, Развлекательная программа, социология
- Темы: общество, СМИ, телевидение
Телекоммуникационная отрасль является одним из самых быстрорастущих секторов в мире. Индикаторы ясно показывают, что усиление конкуренции побуждает клиента выбирать более дешевые варианты. Это, в свою очередь, из-за отсутствия личного контакта со стороны крупных корпораций может вызвать нелояльность и убедить клиента переключиться на альтернативного поставщика, известного как «отток клиентов». Поэтому для операторов мобильной связи стало обязательным смещать акцент с стратегий быстрого приобретения на помощь клиентам и увеличение прибыли от существующей клиентской базы.
Для решения этой оперативной задачи важно использовать имеющиеся данные о поведении клиентов для выявления уникальных, действенных факторов, влияющих на лояльность клиентов. Этот проект получил понимание взаимосвязей между оттоком и различными атрибутами поведения клиента, такими как: срок владения, контракт, методы оплаты, ежемесячные платежи и т. Д. После извлечения этих ценных данных строится модель, использующая прогноз логистической регрессии, если клиент будет отток. Модель вернула AIC (информационный критерий Акайке) 4158,2 с VIF (дисперсионным коэффициентом инфляции) ниже 2. Поскольку были проведены различные статистические тесты для оценки прогнозов и избежания перебора, модель оказалась точной при прогнозировании скорости оттока. клиентов.
Определение показателя риска оттока для каждого клиента и определение поведения клиента, ожидающего оттока, являются важными основами для целенаправленного упреждающего удержания клиентов, переключающихся на другого поставщика. Позволяя индивидуальные маркетинговые действия для каждого клиента.
Выявление связей между продуктами розничной торговли
Транзакционные данные могут использоваться для разработки моделей, которые предсказывают, какие продукты пользователь снова купит, попробует в первый раз или добавит в свою корзину в следующем сеансе.
Анализ Корзины Рынка – это метод моделирования, основанный на теории, что если вы покупаете определенную группу товаров, вы с большей (или меньшей) вероятностью купите другую группу товаров.
Анализ корзины рынка можно использовать в качестве системы рекомендаций, используя данные компании MBA, чтобы предложить следующий лучший продукт, который покупатель, скорее всего, купит.
Это также можно использовать для предоставления пользователю скидки на те продукты, которые пользователь вряд ли купит.
Эта проблема состоит в том, чтобы предсказать, какие ранее приобретенные продукты будут в следующем заказе пользователя, используя анонимные данные заказов клиентов с течением времени. Наша модель может предсказать, будет ли клиент повторно покупать определенный товар с точностью до 87%.
Анализ Корзины Рынка оказался важным для поддержания инвентаря, создания стратегий продвижения, таких как перекрестные продажи. Анализ Корзины Рынка также может быть использован для принятия решений о размещении товара в магазине и онлайн.
Системы рекомендаций стали повсеместно распространенными в нашей повседневной жизни. Их использование включает, в том числе, электронную коммерцию, развлечения, исследования и научные исследования. Система рекомендаций – это система фильтрации информации, которая прогнозирует предпочтения пользователя и делает предложения на основе этих предпочтений. Популярные примеры включают YouTube, Netflix и Amazon, все предлагают индивидуальные рекомендации для пользователей.
Эти системы могут собирать информацию о поведении пользователя, используя эту информацию для улучшения своих предложений в будущем. Фильтрация на основе содержимого используется для рекомендации элементов на основе интересов, содержащихся в профиле пользователя, и содержимого элементов. Кроме того, совместная фильтрация объединяет похожих пользователей в группы и использует информацию о группе для предоставления рекомендаций пользователю.
Этот проект предусматривал создание системы рекомендаций по совместной фильтрации рейтинга фильмов для моделирования данных и прогнозирования оценок фильмов, которые еще не были предоставлены пользователями. Вначале мы извлекли данные из клиентской базы данных и создали словарь для каждого пользователя и фильмов, которые они смотрели, вместе с их соответствующими рейтингами. Использовалась искусственная нейронная сеть, и с использованием данных для проверки точности модели было найдено значение RMSE, равное 0,96, что доказывает, что в модели нет чрезмерного соответствия.
Решения для парковки
Система парковочного решения – это услуга, в которой количество свободных и занятых участков предоставляется пользователям в зоне парковки в режиме реального времени. В этом проекте мы использовали машинное обучение для разработки системы классификации на основе изображений, чтобы предсказать, если парковочное место занято или пусто, с целью предоставления этой информации конечному пользователю в веб-приложении.
Модель Inception V3 обучается и разрабатывается с использованием изображений парковок. Используя существующую систему камер, мы можем получать в реальном времени изображения автостоянки, которую модель Inception V3 может классифицировать как занятую или свободную, и часто обновлять эту информацию в базе данных. Эта информация может предоставить много деталей относительно парковки конечным пользователям через веб-приложения.
Системы парковочных решений жизненно важны для отелей, зон отдыха и торговых площадей, поскольку они позволяют получить представление о возможностях клиентов и пиковых периодах, что может помочь во многих других деловых решениях. Приняв это решение на основе данных, автостоянка может повысить свою эффективность и оптимизировать использование автостоянки. Предприятия могут использовать наш сервис, чтобы предоставить своим клиентам ценную информацию о том, насколько занят этот район и насколько им было бы удобно посещать его.
Классификация электронной почты
Спам и мошеннические сообщения – это нежелательные сообщения, отправляемые потребителям, часто для целей маркетинга или мошеннических действий. Эти сообщения отнимают много времени, раздражают и, самое главное, могут представлять угрозу для их получателя. Несмотря на то, что папка «Нежелательная почта» используется для фильтрации этих сообщений, в последнее время используются более продвинутые методы рассылки спама. Впоследствии наши нежелательные папки часто пропускают эти спам-сообщения и снова подвергают получателей риску.
Наша команда использовала контролируемую классификацию для создания спам-фильтра, чтобы автоматически классифицировать электронную почту на основе ее содержимого в «Спам» из «Хэм». Используя машинную обработку естественного языка и наивную байесовскую классификацию, быстрый и легко масштабируемый метод
Отсутствие точного спам-фильтра может подвергнуть вас или вашу компанию риску появления вирусов и вредоносных программ. Хороший спам-фильтр также не пропустит важные электронные письма.
Важно, чтобы каждый сотрудник компании работал эффективно. Позволяя спам-сообщениям поступать в почтовые ящики, вы потратите значительное время на поиск важных писем и удаление всех спам-писем. Это может показаться благоприятным в повседневной жизни, однако в течение месяцев и лет часы и дни могут быть потрачены впустую.
Заголовок: анализ и прогнозирование веб-трафика
Веб-трафик – это взаимодействие между пользователями и веб-сайтом; сколько пользователей посещают веб-сайт, на каких страницах нажимает пользователь и сколько времени провел на странице, чтобы назвать несколько. Анализируя этот трафик, мы можем найти тенденции или наиболее и наименее популярные страницы на сайте.
Анализ временных рядов и прогнозирование могут быть выполнены на данных о времени веб-трафика, и в этом проекте мы прогнозировали количество людей, которые посетят веб-страницы в течение следующих 61 дня. SMAPE (Симметричная средняя абсолютная процентная ошибка) была выбрана в качестве метрики для оценки производительности нашей модели, и было установлено, что она равна 0,13.
Мониторинг веб-трафика жизненно важен для успеха любой компании. Это дает понимание того, какие продукты и услуги пользуются популярностью на странице. Мониторинг веб-трафика эффективен только в сочетании с аналитикой и прогнозированием для принятия обоснованных решений по оптимизации веб-сайта.
Понимание, а также понимание бизнеса позволяют перемещать панели на веб-странице, содержащие информацию о продуктах и услугах, чтобы предоставить клиентам более простое использование при поиске продукта / услуги, которую они хотят. Для веб-страницы это увеличит использование клиентов, а также эффективность продаж.
Большие данные – это термин, используемый для определения очень большого количества различной информации, регистрируемой компанией. Данные могут считаться «большими» в зависимости от. Обычная обработка данных часто неадекватна и затратна для больших данных, поскольку требует высокой вычислительной мощности, постоянного обслуживания и регулярного масштабирования.
Этот проект был разработан для создания конвейера для приема данных организаций с использованием технологий больших данных. После передачи данных из локальной системы в экземпляр EC2 Amazon Web Services (AWS) есть два способа укрощения больших данных.
Первый способ заключается в импорте данных в SQLite с использованием python, затем в браузере SQLite, проверке схемы и экспорте в формат SQL. Затем файл SQL можно открыть в python для запуска команды, которая вставляет данные в AWS RDS. Второй способ следует аналогичной структуре, но использует Hadoop HDFS и Sqoop для вставки данных в AWS RDS.
Использование HDFS и Sqoop – более быстрый метод работы, однако, если данные содержат необычную информацию, Sqoop может выдавать ошибки. Использование SQLite и Python минимизирует эти ошибки, но с немного более медленным вычислительным временем.
Преимущества завершения этого проекта для клиента включают в себя:
- Гибкость возможности доступа к данным из любого места
- Система не будет работать медленно при обработке данных
- Поскольку данные не находятся в локальной системе, в случае сбоя данные в безопасности
- Гибкое масштабирование системы
Title: Спрос на велосипеды
Во многих городах по всей Великобритании «доки» велосипедов были предоставлены для общего пользования в рамках «схемы обмена велосипедами». Эта схема позволяет людям брать велосипед из дока на короткое время, либо бесплатно, либо по цене. Совместное использование велосипедов направлено на уменьшение последствий заторов на дорогах и загрязнения окружающей среды путем предоставления экономичной и экологически чистой транспортной системы, используемой как местными жителями, так и туристами.
В этом проекте наша команда провела обширный и тщательный анализ собранных данных, чтобы попытаться исследовать факторы, которые повлияли на человека, чтобы взять велосипед, чтобы в конечном итоге предсказать, сколько пользователей может увидеть схема обмена велосипедами в день. Мы исследовали такие атрибуты, как влияние погоды, температуры, года, сезона и времени на пользователей велосипедов и использовали алгоритм машинного обучения Random Forest, чтобы предсказать, сколько пользователей в компании, предоставляющей велосипеды, имеет в день. Модель была предсказана с точностью 92,71%, со средним квадратом невязок 0,1598 по нашим данным испытаний, и наша модель не показала ни подгонки, ни подгонки.
Компьютерное зрение – это быстро растущая и улучшающаяся область искусственного интеллекта, которая имеет практические применения в самых разных областях. У людей нет проблем с распознаванием различия между кошкой и собакой, однако эта проблема оказалась проблематичной для систем распознавания изображений.
Набор помеченных изображений кошек и собак использовался для создания машинного обучения, которое классифицирует новые изображения кошек или собак. Наша команда создала глубокую сверточную нейронную сеть, вычислительную модель, которая работает аналогично человеческому мозгу. Каждый нейрон получает вход, выполняет операцию, а затем передает свое заключение на следующий нейрон. Модель сначала должна была изучить различные особенности данного изображения. Чтобы достичь этого, мы сначала применили обычные слои, которые включают в себя различные методы, такие как обнаружение признаков, максимальное объединение и выравнивание. После этого мы применили полностью связанные слои нейронных сетей для классификации объектов. На этапе оценки модели параметры настраиваются для улучшения модели. Точность модели выше 95% в течение 10 эпох.
Существует много отраслей, где можно использовать систему распознавания изображений, в том числе:
- Медицинская индустрия. Дает врачам возможность диагностировать заболевания,
- Индустрия парковки. Можно рассчитать время, проведенное автомобилем на стоянке, используя распознавание номерных знаков, чтобы знать, что должен заплатить этот клиент. Это, в свою очередь, дает компании представление о среднем времени, проведенном в партии.
- Отель и рестораны. Система может предоставить информацию о количестве свободных площадей для организации клиентов, система будет указывать, сколько свободных мест имеется.
Удержание клиентов оказывает существенное влияние на прибыль банка. Этот вид воздействия превысил влияние, обусловленное масштабом, долей рынка, удельной стоимостью и другими соответствующими факторами конкурентного преимущества. Отток клиентов не только приведет к снижению уровня эффекта от продаж, но и уменьшит количество новых клиентов, использующих этот банк.
Этот проект имеет различные приложения, которые могут быть применены к современным отраслям, например, для определения поведения клиентов и сотрудников.
Мы создаем глубокую искусственную нейронную сеть в Azure, виртуальной машине с глубоким обучением. Виртуальная машина глубокого обучения (DLVM) – это специально сконфигурированный вариант виртуальной машины для обработки данных (DSVM), упрощающий использование экземпляров виртуальных машин на основе графического процессора для обучения моделям глубокого обучения. Точность модели составляет 84% в течение 100 эпох. При оценке модели параметры Tuning и K Fold используются для улучшения модели.
Небольшое улучшение показателей удержания клиентов приведет к значительному увеличению прибыли. Следовательно, для другой клиентской базы может быть реализована другая маркетинговая стратегия. Это привлекло бы новую и другую группу клиентов к бизнесу и клиентскую базу, которая приносит прибыль от областей, не достигнутых прежде. Целью этого проекта является выявление необычных тенденций, происходящих внутри, что вызывает необычный отток клиентов.
- Медицинская индустрия. Дает врачам возможность диагностировать заболевания,
Традиционный западноевропейский образ семьи состоит из отца, матери и ребенка. Отец – кормилец, мать – опекун дома, а дети – учёные; затем создается социальная конструкция.
ЦИФРОВОЙ РЫНОК ДЛЯ ТОРГОВЛИ И РЕКЛАМЫ Ценность электронной коммерции через создание онлайн-рынков огромна для развивающихся стран, таких как Зимбабве, поскольку она может поддержать развитие местной
Без сомнения, успех компании во многом зависит от навыков и знаний ее сотрудников. И принимая во внимание продолжающуюся борьбу за технические таланты, компании изо всех